10 вопросов, ответы на которые помогут встать на путь data-driven компании

Как понять, на каком уровне находится работа с данными в вашей компании? Отвечает Алексей Артеменко, региональный директор Qlik Россия и СНГ – компании, которая занимается аналитикой и интеграцией данных.

В 2020 году международная исследовательская и консалтинговая компания IDC провела исследование о важности инвестирования в данные и процессы аналитики – Data as the New Water: The Importance of Investing in Data and Analytics Pipelines. Согласно нему 90% имеющихся в компании данных тратятся впустую, из-за чего бизнес упускает возможности для роста.

По прогнозу к 2022 году треть из 2 тыс. крупнейших международных компаний будут развивать внутренние проекты по обучению сотрудников грамотной работе с данными. Цель таких проектов – повышение эффективности использования данных и борьба с неверной интерпретацией.

IDC вводит понятие оценки Data-to-Insights. Это показатель того, как компания конвертирует данные в полезные для бизнеса открытия. Ответьте на несколько вопросов, чтобы оценить, на каком уровне сейчас находится ваша работа с данными и что делать дальше.

1. При расхождении имеющихся данных спорят ли в компании, чья версия верна или решение остается за руководством?

В data-driven организациях данные используются для отбора лучших идей, а сотрудники постоянно делятся лучшими практиками работы с данными. Здесь не делят сотрудников на основании предоставленной ими информации на правых и неправых.

В таких компаниях дорожат идеями и тестируют их в рамках практических кейсов. Разные точки зрения свободно обсуждаются и определяются наиболее рабочие идеи, а топ-менеджмент не теряется догадках по поводу поступивших к нему различных данных, например, из отдела логистики, коммерции и закупок.

Расхождения в показателях удается избегать благодаря доступности данных и единому стандарту интерпретации всеми сотрудниками.

2. Ad-hoc аналитика в компании используется для системной проверки гипотез или для «тушения пожаров»?

Для data-driven компаний ad-hoc отчетность является важным дополнительным инструментом для принятия ежедневных решений.

Опыт одного из топ-3 банков в России показал, что оперативная ad-hoc аналитика – полезный инструмент для компании, работающей на быстроразвивающемся рынке. Условия жесткой конкуренции требуют частой проверки новых гипотез, что не предусмотрено стандартной управленческой отчетностью.

Чтобы ad-hoc аналитика оставалась рабочим инструментом, важно озаботиться вопросом её стоимости. Самым лучшим решением будет организация работы в формате BI-самообслуживания.

3. Стратегия в компании лаконична и отражает наиболее важные цели или это многостраничный документ?

Стратегию развития бизнеса, как правило, можно изложить в документе объемом не более пяти страниц, чтобы она оставалась рабочим инструментом, на основе которого строятся стратегии конкретных департаментов. В компаниях, где понимают, что данные помогают реализовывать ключевые установки, стратегия должна декомпозироваться на отдельные цели, в том числе по данным.

Например, одна из стратегических целей бизнеса – «развитие лояльности клиентов». Следовательно, важно оценивать окупаемость инвестиций в развитие клиентского опыта, анализировать влияние маркетинговых кампаний на сегменты клиентов. В качестве KPI могут быть выбраны, к примеру, NPS и CSAT.

4. Как руководство принимает решения, что используют на совещаниях (презентации, Excel-таблицы, дашборды)?

В data-driven компаниях топ-менеджмент ожидает, что все решения будут обоснованы данными. Там избегают «бутылочного горлышка», предоставляя доступ к данным не только высшему руководству, но и всем сотрудникам, принимающим решения.

Руководитель BI департамента «Вымпелком» Владимир Бакланов заметил, что регулярно отслеживает активность работы топ-менеджеров в аналитическом приложении, обращая внимание на то, как меняется динамика использования аналитики, какая реакция на новые релизы. Это помогает сохранять вовлеченность высшего звена в проект. 

Кроме того, на совещаниях в data-driven компании сотрудники работают с данными в режиме реального времени – опираются на дэшборд с ключевыми показателями, куда по мере надобности добавляют все новые блоки функционала. Это способствует унификации как самих данных, так и способов работы с ними.

5. Как сотрудники принимают решения? Как аналитика встроена в процессы принятия решений?

В успешных организациях руководство позволяет сотрудникам видеть данные, которые влияют на их работу. Для этого данные и аналитику встраивают в привычные рабочие процессы и инструменты.

Одним из примеров является СберКИБ (корпоративно-инвестиционный бизнес Сбер). В мобильное приложение менеджера встроены мэшапы с аналитикой, которые отправляют push-уведомления о ключевых показателях. Менеджеру не нужно открывать дополнительные приложения – аналитикой обогатили его стандартный рабочий процесс.

6. Насколько фрагментировано хранятся данные для аналитики? Боятся ли в компании облачных хранилищ?

Лидеры рынка придерживаются принципа, при котором выбор данных, которые должны быть доступны работникам в первую очередь, основывается на показателях, включенных в повестку дня высшего руководства. Топ-менеджмент таких компаний тяготеет к хранению данных на базе одного решения, которое позволило бы быстро вносить изменения.

Доступ к информации предоставляется через облачные хранилища данных. Это позволяет избежать фрагментарности, информация собирается из объединенных источников данных всего в пару кликов, часто в формате внутреннего «маркетплейса».

7. Существуют ли в компании «метрики тщеславия»: руководству указывают лишь на хорошие показатели или на все важные?

Сотрудники data-driven компаний должны чувствовать себя комфортно, проявляя инициативу в работе с данными. Ценятся принципы радикальной прозрачности и объективной оценки данных, что помогает избежать ошибок и формирует уважение среди членов команды.

В таких условиях нет места «метрикам тщеславия», при которых руководство узнаёт лишь об успехах, а негативные показатели замалчиваются. Внимания достойны любые результаты, ведь вовремя обнаруженная негативная тенденция дает толчок для ответных мер.

<…>

8. Обучение сотрудников происходит исключительно под конкретную задачу или на постоянной основе?

Обучение сотрудников является одним из драйверов роста для data-driven компаний, поскольку позволяет установить единый язык общения при помощи данных и учит грамотно интерпретировать информацию. Этому помогают классические курсы, с применением технологий геймификации.

Если же работникам необходимы качественно новые навыки, то стоит внедрить концепцию «Образование как услуга (EAAS)». Такой подход позволяет изучать лишь необходимые модули, отрабатывая полученные навыки.

Обучать сотрудников на практике можно и при помощи «песочниц», где они могут делиться своими наработками, тестируя новые гипотезы и параллельно получая более широкие возможности проявить себя на рабочем месте при помощи данных.

9. Централизована ли функция бизнес-аналитики? Есть ли CDO, который отвечает за стратегию работы с данными?

Для крупных компаний оптимальной моделью организации процессов аналитики является централизованная децентрализация. Подход совмещает в себе data-office и аналитиков внутри отдельных бизнес-функций.

Первая отвечает за общую аналитическую стратегию, принятие решений и их оценку, инвестиции в обучение и тестирование новых сервисов, данных и методик. Аналитики в отделах заняты отчетностью, проводят обучение работников по направлениям, предоставляют центральной команде данные в соответствии с приоритетами.

Ведущую роль в определении стратегии работы с данными играет главный специалист по данным Chief Data Officer (CDO). Он отвечает за работу всей группы обработки данных и влияет на изменения культуры работы с данными, стимулируя развитие общего языка в компании.

Согласно исследованию, проведенному NewVantage Partners, CDO присутствовали в 2012 году только в 12% компаний, а теперь являются неотъемлемой частью 65% из них.

10. Привнесла ли пандемия новые задачи в повестку бизнеса и ИТ?

Согласно исследованию Gartner, после пандемии компании могут оставить порядка 47% сотрудников на удаленке – в сравнении с 30% до введения ограничений. В этих условиях аналитические умения каждого работника и принцип self-service работы с данными становятся более значимыми.

Аналитики отмечают, что к 2024 году 75% компаний перейдет от пилотных проектов к рабочей эксплуатации искусственного интеллекта. Это обеспечит пятикратное увеличение инфраструктуры потоковой передачи данных и аналитики.

Правило «10/90», озвученное еще 10 лет назад, обрело большую актуальность для бизнеса, который стремится преуспевать, несмотря на «черных лебедей» вроде пандемии. Согласно ему компания должна вкладывать 10% средств в инструменты, и 90% в людей, которые будут анализировать данные.

Представителям малого бизнеса следует уделять 5% усилий сбору данных, 20% — отчетности и 25% — анализу собранной информации.

Для быстрорастущего среднего бизнеса с поддержкой большого числа специалистов соблюдайте соотношение: 10% — сбор данных, 25% — отчетность и 65% — анализ.

Соотношение для большой корпорации может быть таким: 15% — сбор данных, 35% — отчетность и 50% — анализ.

Дорожная карта: как стать data-driven компанией

• Четко опишите цели вашего бизнеса, стратегию развития. Ответьте на вопросы: что собираем? Где храним? Сколько храним? Сколько это стоит? Какой результат даст?

• Рассмотрите найм аналитиков данных. Они видят «общую картину» и понимают, как сотрудники могут использовать данные для роста бизнеса.

• Проведите инвентаризацию источников данных и создайте единую инфраструктуру.

• Консолидируйте данные, чтобы сотрудники знали, где их искать.

• Обработку данных поручите облакам.

• Объедините топ-менеджмент и сотрудников целью изменения культуры работы с данными, организуйте тесное взаимодействие с IT-специалистами.

• Создайте план действий по переходу от бизнес-отчетности к повсеместно используемой аналитике. Помните: отчетность — результат, аналитика — процесс.

• Делегируйте CDO задачу создания инфраструктуры доступа к данным.

• Сделайте аналитику доступной для всех сотрудников – пусть они проверяют свои гипотезы.

• Разработайте программу изменений, адаптированную к уровню знаний сотрудников на основе EAAS.

Источник: Rusbase, апрель 2021 г.